Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Altri modelli **Topics** + [Eliminazione automatica degli AWS CloudFormation stack e delle risorse associate](automate-deletion-cloudformation-stacks-associated-resources.md) + [Automatizza la gestione dinamica delle pipeline per l'implementazione di soluzioni hotfix in ambienti Gitflow utilizzando e AWS Service Catalog AWS CodePipeline](automate-dynamic-pipeline-management-for-deploying-hotfix-solutions.md) + [Crea automaticamente CI/CD pipeline e cluster Amazon ECS per microservizi utilizzando AWS CDK](automatically-build-ci-cd-pipelines-and-amazon-ecs-clusters-for-microservices-using-aws-cdk.md) + [Crea e invia immagini Docker ad Amazon ECR utilizzando GitHub Actions e Terraform](build-and-push-docker-images-to-amazon-ecr-using-github-actions-and-terraform.md) + [Containerizza i carichi di lavoro mainframe che sono stati modernizzati da Blu Age](containerize-mainframe-workloads-that-have-been-modernized-by-blu-age.md) + [Crea un parser di log personalizzato per Amazon ECS utilizzando un router di log Firelens](create-a-custom-log-parser-for-amazon-ecs-using-a-firelens-log-router.md) + [Implementa sistemi agentici su Amazon Bedrock con il framework CrewAI utilizzando Terraform](deploy-agentic-systems-on-amazon-bedrock-with-the-crewai-framework.md) + [Implementa un ambiente per applicazioni Blu Age containerizzate utilizzando Terraform](deploy-an-environment-for-containerized-blu-age-applications-by-using-terraform.md) + [Implementa la logica di preelaborazione in un modello ML in un singolo endpoint utilizzando una pipeline di inferenza in Amazon SageMaker](deploy-preprocessing-logic-into-an-ml-model-in-a-single-endpoint-using-an-inference-pipeline-in-amazon-sagemaker.md) + [Distribuisci carichi di lavoro dalle DevOps pipeline di Azure ai cluster Amazon EKS privati](deploy-workloads-from-azure-devops-pipelines-to-private-amazon-eks-clusters.md) + [Implementa la diagnostica e la risoluzione dei problemi di Kubernetes basate sull'intelligenza artificiale con K8SGPT e l'integrazione con Amazon Bedrock](implement-ai-powered-kubernetes-diagnostics-and-troubleshooting-with-k8sgpt-and-amazon-bedrock-integration.md) + [Gestisci le blue/green distribuzioni di microservizi su più account e regioni utilizzando i servizi di codice AWS e le chiavi multiregionali AWS KMS](manage-blue-green-deployments-of-microservices-to-multiple-accounts-and-regions-by-using-aws-code-services-and-aws-kms-multi-region-keys.md) + [Gestisci le applicazioni container locali configurando Amazon ECS Anywhere con AWS CDK](manage-on-premises-container-applications-by-setting-up-amazon-ecs-anywhere-with-the-aws-cdk.md) + [Esegui la migrazione da Oracle WebLogic ad Apache Tomcat (ToMee) su Amazon ECS](migrate-from-oracle-weblogic-to-apache-tomcat-tomee-on-amazon-ecs.md) + [Modernizza le applicazioni ASP.NET Web Forms su AWS](modernize-asp-net-web-forms-applications-on-aws.md) + [Monitora i repository Amazon ECR per le autorizzazioni wildcard utilizzando AWS e AWS Config CloudFormation](monitor-amazon-ecr-repositories-for-wildcard-permissions-using-aws-cloudformation-and-aws-config.md) + [Monitora l'attività delle applicazioni utilizzando CloudWatch Logs Insights](monitor-application-activity-by-using-cloudwatch-logs-insights.md) + [Configura una CI/CD pipeline per carichi di lavoro ibridi su Amazon ECS Anywhere utilizzando AWS CDK e GitLab](set-up-a-ci-cd-pipeline-for-hybrid-workloads-on-amazon-ecs-anywhere-by-using-aws-cdk-and-gitlab.md) + [Configura end-to-end la crittografia per le applicazioni su Amazon EKS utilizzando cert-manager e Let's Encrypt](set-up-end-to-end-encryption-for-applications-on-amazon-eks-using-cert-manager-and-let-s-encrypt.md) + [Semplifica la distribuzione di applicazioni multi-tenant Amazon EKS utilizzando Flux](simplify-amazon-eks-multi-tenant-application-deployment-by-using-flux.md) + [Semplifica i flussi di lavoro di machine learning dallo sviluppo locale agli esperimenti scalabili utilizzando SageMaker AI e Hydra](streamline-machine-learning-workflows-by-using-amazon-sagemaker.md) + [Struttura un progetto Python in architettura esagonale utilizzando AWS Lambda](structure-a-python-project-in-hexagonal-architecture-using-aws-lambda.md) + [AWS Infrastruttura di test utilizzando LocalStack e Terraform Tests](test-aws-infra-localstack-terraform.md) + [Coordina la dipendenza dalle risorse e l'esecuzione delle attività utilizzando il costrutto AWS Fargate WaitCondition hook](use-the-aws-fargate-waitcondition-hook-construct.md) + [Usa gli agenti Amazon Bedrock per automatizzare la creazione di controlli di accesso in Amazon EKS tramite istruzioni basate su testo](using-amazon-bedrock-agents-to-automate-creation-of-access-entry-controls-in-amazon-eks.md)